1.一种汽车毫米波防撞雷达的多目标跟踪方法，其特征在于，包括以下具体步骤：步骤一：汽车毫米波防撞雷达观测多目标位置及进行目标运动参数估计得到目标航迹数据；

步骤二：对步骤一观测到的航迹数据通过联合概率数据关联算法进行计算；

步骤三：经过联合概率数据关联算法计算后的数据通过卡尔曼滤波进行更新然后跟踪状态判定；

步骤四：如果判定目标丢失则返回到步骤二，若保持跟踪则通过卡尔曼滤波进行更新后输出航迹图。

2.根据权利要求1所述的一种汽车毫米波防撞雷达的多目标跟踪方法，其特征在于，所述联合概率数据关联算法具体方法为：假设k时刻航迹ti(k)的预测值为 即有m条航迹，航迹i的关联波门内点迹为 表示波门内点迹数量，对于波门内点迹的选取方式为：Z(k)表示波门内点迹的集合，C为波门阈值；

定义波门内点迹与航迹预测值之间的距离为：定义关联波门内的N个点迹信噪比为snr1,snr2,…,snrN，则权重分别为:

3.根据权利要求1所述的一种汽车毫米波防撞雷达的多目标跟踪方法，其特征在于，联合概率数据关联算法具体流程为：步骤S1：按航迹质量确定航迹关联的优先顺序；

步骤S2：如果关联波门内仅有一个点迹，则不需要判断该量测是否为真，直接将该点迹与航迹进行关联；

步骤S3：如果关联波门内有多个点迹，则对波门内所有点迹根据式(2)求得点迹与航迹预测值之间的距离；

步骤S4：由于点迹距离越小和信噪比越大的点迹最有可能源于目标，将所有点迹的距离除以信噪比权重，将得到的值进行从小到大排列，选取值最小对应的点迹与与航迹进行关联；

步骤S5：根据关联的结果进行滤波更新航迹。